真空自耗电弧熔炼制备Cu-Nb合金

本文介绍了用真空自耗电弧熔铸Cu-Nb合金的方法。采用X射线萤光光谱、扫描电镜、能谱、X射线衍射、定量金相及其它常规测试手段,对铸锭的成分、杂质污染、合金的相结构及组成进行了测试分析,并加以讨论。     

改进交替方向乘子法求解冷水机组负荷分配群智能优化问题

群智能控制系统中的多台冷水机组负荷优化分配问题是一个多块优化问题,传统分布式方法难以获得其收敛解.文中将交替方向乘子法(ADMM)引入冷水机组负荷分配群智能优化问题中,并通过一种有效的高斯罚函数(GPF)更新策略改进了交替方向乘子法收敛特性.同时,建立了一种基于ADMM–GPF–GBS双层分布式计算框架的冷水机组负荷优化分配模型,该模型仅利用相邻节点间的局部信息传递,即可求解得出最优运行策略.最后,通过两个典型算例对比分析了所提优化方法的有效性,并在实际硬件系统中进一步对该算法进行应用与验证.结果表明,所提算法适用于群智能控制系统下的多台冷水机组系统,且具有比传统分布式算法更好的寻优能力和收敛性,可以取得显著的节能效果.     

基于自校正的供暖系统启动控制

供暖系统最佳启动控制的重点在于准确预测预热时间,获取供暖系统的准确预热时间,并以其控制供暖系统的启动,有助于整个供暖系统能耗最小化.针对具有间歇供暖系统供暖的建筑物,分析其内部温度在外界环境和热源影响下的变化过程和规律,从热力学角度建立了间歇供暖预热过程的数学模型.基于该模型,在间歇供暖的启动控制中引入了自校正控制,并进行了仿真和实验.结果表明,将自校正控制用于供暖系统的启动控制效果较好,能够节约能源.     

空调冷水二次泵压差模型不确定性的MFAC控制

中央空调冷水系统管路特性变化、设备老化等因素导致中央空调冷水系统二次泵压差模型具有不确定性,以致常规PID算法的调节性能变差,甚至在空调系统运行一段时间后出现不可控的现象;而无模型自适应控制(Model Free Adaptive Control,MFAC)是一种采用不依赖被控对象的具体数学模型的"泛模型"和一些"控制功能"的某种组合相结合的、具有参数自适应和结构自适应的控制方法;引入了无模型自适应控制算法,来改善中央空调冷水系统二次泵压差控制效果,确保系统的调节时间和超调量保持不变;仿真和实验结果表明:相对于PID控制,MFAC具有很强的鲁棒性和抗干扰能力及自适应能力,调节性能稳定,可以克服由于系统管路特性变化、设备老化等因素导致的中央空调冷水系统二次泵压差模型不确定性的情况,控制效果良好。     

基于机器学习的污水源热泵机组故障诊断模型研究

根据污水源热泵机组的状态变量和部分故障类型,提出一种基于BP神经网络的污水源热泵机组故障诊断模型。以西安市某200万m2大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2016年11月至2017年3月供暖期间热泵机组中蒸发器、冷凝器和压缩机的温度、压力等工况数据,利用L-M、BR、SCG训练算法分别建立故障诊断模型,并进行比较分析。研究结果表明:通过神经网络建立污水源热泵机组故障诊断模型,正常类型与故障类型的诊断结果差异显著,可以满足诊断需求。其中,L-M算法训练效果最优,迭代次数为113次,正常类型误差值均小于0.012,故障类型误差值均大于0.9。     

面向应用集成的办公自动化系统的发展

本文分析了办公自动化发展和变迁,介绍了面向应用集成的办公自动化系统,对其与信息化DNA模型理论的关系、及其设计框架进行了说明,最后阐述了面向集成的第四代办公自动化系统是OA发展的趋势.     

中央空调冷冻水系统优化控制研究

在实际的空调运行中,由于诸多因素的变化,空调系统的大部分时间在非设计工况下运行,一般都是在部分负荷下工作,达不到最大负荷,存在较大的能源浪费．本文提出了一种迭代控制对二次泵频率进行控制,根据用户负荷需求进行压差设定值的优化设置,使系统中的冷冻水阀门的最大阀位接近全开的状态,为系统提供所需要的最小供水压差,实现水泵节能．     

楼宇自动化特色专业方向的建设与实践

文中以在自动化专业中开设楼宇自动化特色方向,培养经济社会发展的急需专业人才为目标,进行了专业结构调整的改革与实践。形成了一套独特的"树"型人才培养方案,构建了人才培养课程体系;实施了"四层次、三类型、多模块"实践教学体系,进行了"楼宇自动化"省级实验教学示范中心、校企合作实践平台建设;出版了特色教材,形成了一支跨学科、双师型的稳定师资队伍。以系统化、全方位的教育教学改革与实践,为培养特色鲜明、适应社会发展的高素质、创新型自动化高级专门人才打下坚实的基础。     

基于遗传算法的MFAC参数寻优

无模型自适应控制是基于数据驱动,不依赖于被控对象的数学模型,且结构简单,易于实现.目前关于无模型自适应控制器参数寻优的方法较少,给无模型自适应控制的应用带来了极大的不便.针对这种情况,设计了一种基于遗传算法的MFAC控制器参数寻优方法,并在matlab环境下分别以具有非线性、一阶惯性加大滞后、高阶加大滞后特征等3个不同典型被控系统为对象进行了仿真.仿真结果表明,通过遗传算法进行参数寻优后,控制器性能在超调量、防止调节过程振荡方面效果明显改善,证明了上述方法可行性和优越性.     

MFAC和前馈补偿组合的VAV系统解耦控制仿真

在空调机风量优化控制的研究中,变风量(Variable Air Volume,VAV)系统存在多变量、耦合强烈、非线性及带有时延等特点.针对子系统耦合严重的现象,提出了无模型自适应控制(Model Free Adaptive Control,MFAC)和前馈补偿相结合方法,建立了两个空气处理机组成的耦合系统的数学模型,设计了MFAC控制器和前馈补偿解耦网络,对所建立的耦合系统进行了解耦控制.仿真结果表明:相对PID与前馈补偿组合解耦而言,无模型自适应控制配合前馈补偿的方法可以大幅减少调节时间,且超调量为0,具有很好的解耦效果,可以解决变风量系统的耦合问题.